최근에는 가정에 로봇청소기를 장만하는 집이 많이 있습니다. 신기하게 요리조리 피하면서 청소를 하는 모습을 보면 신기한데, 어떻게 피하는지 어떤 기술이 적용되었는지 알아보도록 하겠습니다.
집 구조를 파악
로봇청소기에 여러 종류의 센서를 통해서 장애물을 인식하고, 집안 구조를 탐색하며 움직이게 됩니다. 초창기 로봇청소기는 동선과 관계없이 그냥 이동하며 부딪히면 방향을 바꾸며 움직였습니다. 그렇게 청소를 잘 하지 못했습니다. 발전하며 매핑기술이 적용된 제품이 출시되고, 많은 가정에 보급되기 시작합니다.
매핑 기술
간단하게 지도를 만들게 되는데, 청소기 내부에 탑재된 센서와 카메라 등을 이용해 집안을 이동하면서 청장과 벽면, 가구 등 구조를 인식하고, 조합하며 위치 좌표를 만들며 지도를 생성하게 됩니다. 센서, 카메라의 성능이 완벽하지 못할 수 있지만, 실내에서는 잘 지도를 만들 수 있는 것으로 보입니다.
레이저센서(LDS)
레이저를 이용해서 거리를 측정하게 됩니다. 라이다(Lidar) 센서로도 부릅니다. 센서는 레이져를 쏘고, 물체에 맞고 돌아오는 레이저의 시간을 측정해 거리를 계산하게 됩니다. 청소기에 있는 레이저 센서는 360도를 회전하며 주변을 감지하게 됩니다. 매핑 기술을 이용해 지도를 만들고 청소를 하게 되는데, 정확도를 높이기 위해서 보조 센서가 탑재되는데, 카메라나 ToF(Time of Flight) 센서를 같이 사용하게 됩니다.
ToF(Time of Flight) 센서
크게 dToF 방식과 iToF 방식으로 나두어 집니다. 로봇 청소기도 마찬 가지인데, dToF 방식은 빛이 물체를 맞고 돌아오는 시간을 계산하는 방식으로 거리를 직접 측정하는 Direct를 넣어 dTiF로 부릅니다. 레이저 센서가 레이저를 사용하는것과 빛을 이용하는 정도의 차이가 있고 측정방식은 같습니다.
iToF 방식은 빛을 발사하고, 반사되는 위상의 차이를 토데로 거리를 추측하게 되는 방식으로 간접적으로 측정하는 Indirect를 넣어 iToF로 부릅니다.
분석하기
센서가 수집한 정보를 잘 분석해야 합니다. 이때 슬램(Simultaneous Localization And Mapping)을 사용하게 됩니다. 이 기술은 동시적 위치추정 및 지도작성이라고 하는데, 센서를 통해 확보한 정보를 통해서 주변을 매핑하고, 현재 위치도 파악하게 하는 기술입니다. 청소기는 자신의 이동한 동선을 계산해 위치를 파악하게 됩니다.
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